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古いシステムをそのまま使い続ける会社ほど、AI活用でつまずきやすい

株式会社REVIAN JAPAN

AIを使いたい。
DXを進めたい。
業務を効率化したい。

こうした相談は増えています。

ただ、実際に話を聞いてみると、AI以前のところで止まっているケースも少なくありません。

たとえば、

  • 顧客情報がExcelに分かれている

  • 紙の申込書を使っている

  • 担当者ごとに管理方法が違う

  • 古いシステムを何年も使い続けている

  • どこに何のデータがあるのかわからない

  • 退職した人しか仕様を知らない

こういう状態です。

AIを入れる前に、まず土台となる業務やデータが整理されていない。

ここが原因で、DXやAI活用が進まないことがあります。

AIの前に、会社の情報がバラバラになっていないか

AIは便利です。

文章を作る。
問い合わせに答える。
資料を整理する。
データを読み取る。
社内マニュアルを探す。

いろいろなことができます。

ただし、AIが力を発揮するには、元になる情報が必要です。

顧客情報。
商品情報。
契約情報。
在庫情報。
問い合わせ履歴。
社内マニュアル。
過去の対応履歴。

これらが整理されていないと、AIを入れても活用しにくくなります。

AIは、会社の情報が整理されているほど使いやすくなります。

逆に、情報が散らばったままだと、AIに何を見せればよいのかも決められません。

古いシステムが残っていると、変えたくても変えられない

古いシステムを使い続けている会社は多いです。

もちろん、今動いているものを無理に変える必要はありません。

現場が使えている。
大きな問題が起きていない。
業務が回っている。

この状態なら、急いで全部入れ替える必要はありません。

ただ、次のような状態になっている場合は注意が必要です。

  • 使い方を知っている人が限られている

  • 変更したくても、誰も触れない

  • データを取り出しにくい

  • 他のツールと連携できない

  • 操作が複雑で、新人が覚えにくい

  • 不具合が起きても原因がわからない

こうなると、システムが会社を支えるものではなく、会社の変化を止めるものになってしまいます。

古いシステムの問題は、今日いきなり困るというより、変えたい時に変えられないことです。

Excel管理が悪いわけではない

ここで誤解してはいけないのは、Excelや紙の管理がすべて悪いわけではないということです。

小さな業務であれば、Excelの方が早いこともあります。

紙の方が現場に合っている場面もあります。

大事なのは、使っているツールそのものではありません。

その管理方法で、今後も業務が回るのか。

ここです。

たとえば、

  • 担当者が変わっても引き継げるか

  • データをすぐ探せるか

  • 二重入力になっていないか

  • ミスが起きた時に原因を追えるか

  • 他の業務とつなげられるか

  • AIやシステムに活用できる形になっているか

このあたりを見た時に、問題が出ているなら見直しのタイミングです。

Excelをやめることが目的ではありません。

必要な情報を、必要な時に使える状態にすること。

これが目的です。

「人に聞かないとわからない業務」はリスクになる

中小企業では、業務が人に紐づいていることがよくあります。

あの人に聞けばわかる。
この処理は担当者しか知らない。
昔からこのやり方でやっている。
なぜそうしているかはわからないけど、ずっと続けている。

こうした状態は、日常業務では問題なく見えることもあります。

ただ、担当者が休む、退職する、異動する、業務量が増える。

こうしたタイミングで、一気にリスクになります。

AIやDXを進める時にも、ここが壁になります。

業務の流れが見えていないと、どこを効率化すべきか判断できません。

まずは、システムを入れる前に、業務を見える化する必要があります。

  • 誰が

  • いつ

  • 何を

  • どのツールで

  • どの情報を見て

  • どこに入力しているのか

この流れを整理するだけでも、改善点は見えてきます。

AI導入でよくある失敗

AI導入でよくある失敗は、いきなりツールから選んでしまうことです。

「ChatGPTを使いたい」
「AIチャットボットを入れたい」
「社内AI検索を作りたい」
「問い合わせを自動化したい」

もちろん、入り口としては悪くありません。

ただ、ツールを選ぶ前に決めるべきことがあります。

  • どの業務を改善したいのか

  • どの情報を使うのか

  • 誰が使うのか

  • どこまでAIに任せるのか

  • 人が確認する部分はどこか

  • 間違えた時にどう対応するのか

これを決めないままAIを入れると、現場で使われない可能性があります。

AIは導入することより、業務に合う形で使われることが大事です。

AI活用のデメリットも見ておく

AIにはメリットがあります。

ただし、デメリットもあります。

まず、AIは間違えることがあります。

それっぽい文章で、間違った回答をすることがあります。

特に、契約、料金、個人情報、医療、法務、クレーム対応などは注意が必要です。

次に、情報管理の問題があります。

社内情報や顧客情報をAIに入力する場合は、何を入力してよいのかを決める必要があります。

また、AIを入れたことで現場の確認作業が増えることもあります。

自動化したつもりが、結局人が全部チェックしていて、あまり楽になっていない。

こういうケースもあります。

だからこそ、AI導入では次の線引きが必要です。

  • AIに任せる業務

  • 人が確認する業務

  • AIに入力してよい情報

  • 入力してはいけない情報

  • 間違えた時の対応方法

AIは万能ではありません。
だからこそ、使い方を決めてから入れる必要があります。

まずやるべきことは、システムを全部入れ替えることではない

古いシステムがあるからといって、いきなり全部を入れ替える必要はありません。

むしろ、最初から大きく変えようとすると失敗しやすいです。

費用もかかります。
現場の負担も増えます。
社内調整も大変です。
移行中のトラブルも起きやすくなります。

まずやるべきことは、全部を変えることではありません。

今どこに問題があるのかを整理することです。

たとえば、

  • 顧客情報の管理がバラバラ

  • 問い合わせ対応に時間がかかる

  • 予約情報の転記が多い

  • 見積作成が属人化している

  • 社内の情報を探すのに時間がかかる

  • Excelの更新漏れが多い

このように、困っている場所を一つずつ整理します。

そのうえで、効果が出やすい部分から小さく改善します。

小さく改善するだけでも、DXは始められる

DXというと、大きな改革のように聞こえます。

でも、最初から大きなシステムを作る必要はありません。

たとえば、

  • 紙の申込書をフォーム化する

  • Excel管理を共有シートに整理する

  • よくある質問をAIで検索できるようにする

  • 問い合わせ内容を自動で分類する

  • 予約情報を一元管理する

  • 顧客対応履歴を残す

このくらいからでも十分です。

小さく始めて、現場で使えるかを見る。

使えそうなら、次の業務に広げる。

この進め方の方が、現場にも負担が少なく、失敗しにくいです。

DXは、いきなり会社全体を変えることではありません。
まず一つの業務を、少し楽にすることから始められます。

まとめ

AIやDXを進めたいと思った時、まず見るべきなのはツールではありません。

会社の業務と情報が、使いやすい状態になっているかです。

  • 情報がバラバラになっていないか

  • 古いシステムが変化の妨げになっていないか

  • 担当者しかわからない業務が増えていないか

  • データをすぐに取り出せるか

  • AIに使える情報が整理されているか

ここが整理されていないと、AIを入れても活用しきれないことがあります。

逆に、業務やデータを整理できれば、AIやシステムはかなり使いやすくなります。

REVIAN JAPANでは、AI開発、業務システム開発、オフショア開発を組み合わせながら、企業の状況に合わせた開発体制づくりを支援しています。

「古いシステムを使い続けていて不安がある」
「AIを使いたいが、社内データが整理できていない」
「まずは一部の業務から改善したい」

このような場合は、まずは壁打ちからご相談ください。

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